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《命令行中的数据科学》电子书封面

命令行中的数据科学

  • 发布时间:2020年09月19日 09:26:31
  • 作者:Jeroen Janssens
  • 大小:22.5 MB
  • 类别:命令行电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:7.6

    命令行中的数据科学 PDF 高清版

      给大家带来的一篇关于命令行相关的电子书资源,介绍了关于命令行、数据方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小22.5 MB,Jeroen Janssens编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.7。

      内容介绍

      命令行中的数据科学集实用性和先进性于一身,为数据分析人员使用命令行这个灵活的工具提供了重要参考。作者讲解了众多实用的命令行工具,以及如何使用它们高效地获取、清洗、探索和建模数据。无论你使用Windows、OS X,还是Linux,都可以安装包含80多个命令行工具的“数据科学工具箱”,迅速建立自己的数据分析环境。无论你是否已经习惯于使用Python或R语言,都能够通过本书体会到使用命令行的快捷、灵活与伸缩自如。

      目录

      • 前言  XIII
      • 第1章 简介  1
      • 1.1 概述  1
      • 1.2 数据科学就是OSEMN  2
      • 1.2.1 数据获取  2
      • 1.2.2 数据清洗  2
      • 1.2.3 数据探索  3
      • 1.2.4 数据建模  3
      • 1.2.5 数据解释  3
      • 1.3 插入的几章  4
      • 1.4 什么是命令行  4
      • 1.5 为什么用命令行做数据科学工作  6
      • 1.5.1 命令行的灵活性  6
      • 1.5.2 命令行可增强  6
      • 1.5.3 命令行可扩展  7
      • 1.5.4 命令行可扩充  7
      • 1.5.5 命令行无处不在  7
      • 1.6 一个现实用例  8
      • 1.7 延伸阅读  11
      • 第2章 入门指南  13
      • 2.1 概述  13
      • 2.2 设置数据科学工具箱  13
      • 2.2.1 步骤1:下载和安装VirtualBox  14
      • 2.2.2 步骤2:下载和安装Vagrant  14
      • 2.2.3 步骤3:下载并启动数据科学工具箱  14
      • 2.2.4 步骤4:登录(Linux 和Mac OS X)  16
      • 2.2.5 步骤4:登录(微软Windows)  16
      • 2.2.6 步骤5:关闭或重启  16
      • 2.3 必要的概念和工具  17
      • 2.3.1 环境  17
      • 2.3.2 运行命令行工具  18
      • 2.3.3 五类命令行工具  19
      • 2.3.4 命令行工具的组合  21
      • 2.3.5 输入和输出重定向  22
      • 2.3.6 处理文件  23
      • 2.3.7 寻求帮助  24
      • 2.4 延伸阅读  26
      • 第3章 数据获取  27
      • 3.1 概述  27
      • 3.2 将本地文件复制到数据科学工具箱  28
      • 3.2.1 本地数据科学工具箱  28
      • 3.2.2 远程数据科学工具箱  28
      • 3.3 解压缩文件  29
      • 3.4 微软Excel电子表格的转换  30
      • 3.5 查询关系数据库  32
      • 3.6 从互联网下载  33
      • 3.7 调用Web API  35
      • 3.8 延伸阅读  36
      • 第4章 创建可重用的命令行工具  37
      • 4.1 概述  38
      • 4.2 将单行转变为shell脚本  38
      • 4.2.1 步骤1:复制和粘贴  39
      • 4.2.2 步骤2:添加执行权限  40
      • 4.2.3 步骤3:定义shebang  41
      • 4.2.4 步骤4:删除固定的输入  42
      • 4.2.5 步骤5:参数化  42
      • 4.2.6 步骤6:扩展PATH  43
      • 4.3 用Python 和R 创建命令行工具  44
      • 4.3.1 移植shell 脚本  45
      • 4.3.2 处理来自标准输入的流数据  46
      • 4.4 延伸阅读  47
      • 第5章 数据清洗  49
      • 5.1 概述  50
      • 5.2 纯文本的常见清洗操作  50
      • 5.2.1 行过滤  50
      • 5.2.2 值提取  54
      • 5.2.3 值替换和删除  55
      • 5.3 处理CSV  56
      • 5.3.1 主体、头部和列  56
      • 5.3.2 对CSV执行SQL查询  60
      • 5.4 处理HTML/XML 和JSON  61
      • 5.5 CSV的常见清洗操作  65
      • 5.5.1 列的提取和重排序  65
      • 5.5.2 行过滤  66
      • 5.5.3 列合并  67
      • 5.5.4 多个CSV文件的合并  70
      • 5.6 延伸阅读  73
      • 第6章 管理数据工作流  75
      • 6.1 概述  76
      • 6.2 Drake简介  76
      • 6.3 Drake的安装  76
      • 6.4 获取古腾堡计划中下载最多的电子书  78
      • 6.5 所有工作流都从单个步骤开始  79
      • 6.6 具体情况具体对待  81
      • 6.7 重新构建具体目标  82
      • 6.8 讨论  83
      • 6.9 延伸阅读  83
      • 第7章 数据探索  85
      • 7.1 概述  85
      • 7.2 检查数据及其属性  86
      • 7.2.1 确定有无数据头  86
      • 7.2.2 检查所有数据  86
      • 7.2.3 特征名称和数据类型  87
      • 7.2.4 唯一标识、连续变量和因子  89
      • 7.3 计算描述性统计信息  90
      • 7.3.1 使用csvstat  90
      • 7.3.2 在命令行中通过Rio使用R  92
      • 7.4 生成可视化图形  95
      • 7.4.1 介绍Gunplot和feedgnuplot  95
      • 7.4.2 介绍ggplot2  97
      • 7.4.3 直方图  99
      • 7.4.4 条形图  101
      • 7.4.5 密度图  102
      • 7.4.6 箱线图  103
      • 7.4.7 散点图  103
      • 7.4.8 折线图  105
      • 7.4.9 总结  106
      • 7.5 延伸阅读  106
      • 第8章 并行管道  107
      • 8.1 概述  108
      • 8.2 串行处理  108
      • 8.2.1 对数字进行遍历  108
      • 8.2.2 对行进行遍历  109
      • 8.2.3 对文件进行遍历  110
      • 8.3 并行处理  111
      • 8.3.1 GNU Parallel介绍  112
      • 8.3.2 指定输入  113
      • 8.3.3 控制并发任务的个数  114
      • 8.3.4 记录日志和输出  115
      • 8.3.5 创建并行工具  116
      • 8.4 分布式处理  117
      • 8.4.1 获得运行中的AWS EC2实例列表  117
      • 8.4.2 在远程机器上运行命令  118
      • 8.4.3 在远程机器间分发本地数据  119
      • 8.4.4 在远程机器上处理文件  120
      • 8.5 讨论  123
      • 8.6 延伸阅读  123
      • 第9章 数据建模  125
      • 9.1 概述  126
      • 9.2 更多的酒,来吧!  126
      • 9.3 用Tapkee降维  129
      • 9.3.1 介绍Tapkee  130
      • 9.3.2 安装Tapkee  130
      • 9.3.3 线性和非线性映射  130
      • 9.4 用Weka 聚类  132
      • 9.4.1 介绍Weka  132
      • 9.4.2 在命令行里改进Weka  132
      • 9.4.3 在CSV和ARFF格式之间转换  136
      • 9.4.4 比较三种聚类算法  136
      • 9.5 通过SciKit-Learn Laboratory进行回归  139
      • 9.5.1 准备数据  139
      • 9.5.2 运行实验  139
      • 9.5.3 解析结果  140
      • 9.6 用BigML分类  141
      • 9.6.1 生成均衡的训练和测试数据集  141
      • 9.6.2 调用API  143
      • 9.6.3 检查结果  143
      • 9.6.4 小结  144
      • 9.7 延伸阅读  144
      • 第10章 总结  145
      • 10.1 让我们回顾一下  145
      • 10.2 三条建议  146
      • 10.2.1 有耐心  146
      • 10.2.2 有所创新  146
      • 10.2.3 肯于实践  147
      • 10.3 接下来做什么  147
      • 10.3.1 API  147
      • 10.3.2 shell 编程  147
      • 10.3.3 Python、R 和SQL  147
      • 10.3.4 数据解释  148
      • 10.4 联系方式  148
      • 附录A 命令行工具列表  149
      • 附录B 参考文献  167
      • 作者介绍  169
      • 封面介绍  169

      学习笔记

      PHP命令行执行整合pathinfo模拟定时任务实例

      命令行模式下,根据传参,调用不同控制器。控制器中根据配置定时执行指定方法 Application.php ?phpclass Application{ public static function main(){ header("content-type:text/html;charset=utf-8"); self::register(); self::commandLine(); self::pathInfo(); } //自动加载 public static function loadClass($class){ $class=str_replace('\\', '/', $class); $dir=str_replace('\\', '/', __DIR__); $class=$dir."/".$class.".php"; require_once $class; } //命令行下 public static function commandLine(){ if(php_sapi_name()=="cli"){ $_SERVER['PATH_INFO']=""; foreach ($_SERVER['argv'] as $k=$v) { if($k==0) continue; $_SERVER['PATH_INFO'].="/".$v; } } } //pathinfo处理 public static function pathInfo(){ if(isset($_SERVER['PATH_INFO'])){ $pathinfo=array_filter(explode("/", $_……

      python如何在命令行定义函数

      Python在命令行定义函数的方法如下: 打开电脑运行窗体,输入cmd,点击确定 命令行窗口,输入python,进入python命令行,编写函数后,敲两次回车,即定义好了函数 测试函数可以正常使用 更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习! 以上就是python如何在命令行定义函数的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章! ……

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